The use of outcome measures to evaluate the efficacy and tolerability of antipsychotic medication: a comparison of Thorn graduate and CPN practice
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the tolerability and efficacy of treatment with antipsychotic medication is a vital part of mental health care. Research has suggested that many side-effects go undetected by clinicians and there is a need to use standardized assessment tools to ensure that treatments are comprehensively evaluated. The training of Community Psychiatric Nurses (CPNs), who provide much of patients' care, should focus on enhancing skills in using such assessments. This study aimed to examine differences in the use of standardized assessments of antipsychotic side-effects and psychopathology by CPNs and Thorn graduates who had received additional training in delivering psychosocial interventions. A questionnaire was sent to 240 Thorn graduates and CPNs practising in England, with an overall adjusted response rate of 54%. Thorn graduates reported using significantly more standardized assessments of side-effects and psychopathology than CPNs. A trend in both groups towards the use of measures that relied on patient self-report of side-effects was observed. This study identified important deficiencies in current CPN practice. A programme of targeted training may be a more realistic and efficient method of enhancing medication management practices in large numbers of CPNs compared to the more expensive and time-consuming Thorn programme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».